Классификация - это задача машинного обучения, где алгоритм обучен определять, к какой категории относится новый входной объект

Типы ИИ на основе модели классификации:

1. Линейные модели:

* Логистическая регрессия: Используется для задач бинарной классификации (два класса). Например, определение спама или не спама в электронном письме.

* Линейный дискриминантный анализ (LDA): Используется для задач многоклассовой классификации (более двух классов). Например, классификация изображения как кошки, собаки или птицы.

2. Деревья решений:

* Деревья решений: Строят иерархию решений (дерево) на основе обучающих данных. Используются для классификации и регрессии. Например, прогнозирование цены недвижимости на основе ее характеристик.

* Случайный лес: Создает множество деревьев решений и усредняет их предсказания. Это повышает точность модели. Например, классификация медицинских изображений.

3. Байесовские модели:

* Наивный байесовский классификатор: Использует теорему Байеса для расчета вероятности принадлежности объекта к определенному классу. Например, фильтрация спама в почте.

4. Нейронные сети:

* Многослойные персептроны (MLP): Используются для классификации с использованием множества слоев нейронов. Например, распознавание рукописных цифр.

* Свёрточные нейронные сети (CNN): Используются для обработки изображений и видео. Например, классификация изображений объектов.

* Рекуррентные нейронные сети (RNN): Используются для обработки последовательных данных, таких как текст или речь. Например, машинный перевод.

5. Ансамблевые методы:

* Случайный лес: Объединяет несколько деревьев решений.

* Градиентный бустинг: Объединяет несколько слабых моделей, чтобы создать одну сильную модель.

Выбор модели:

* Тип данных: Структурированные или неструктурированные?

* Количество классов: Два или более?

* Точность и время обучения: Важна ли высокая точность? Важно ли быстрое обучение?

* Интерпретируемость: Важна ли простота понимания модели?

Дополнительные модели:

* K-ближайших соседей: Классифицирует новый объект на основе его близости к k ближайшим образцам из обучающих данных.

* Support Vector Machines (SVM): Использует гиперплоскости для разделения классов в многомерном пространстве.

Важно: Выбор модели зависит от конкретной задачи и доступных данных. Экспериментируйте с разными моделями, чтобы найти наиболее подходящую.

Источник: vk.com

Комментарии: